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Enregistrement W2017832045 · doi:10.1080/15569540600599217

PARALYTIC SHELLFISH TOXINS IN TROPICAL OCEANS

2006· article· en· W2017832045 sur OpenAlexaff
Lyndon Llewellyn, Andrew P. Negri, Alison Robertson

Notice bibliographique

RevueToxin Reviews · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMarine Toxins and Detection Methods
Établissements canadiensInstitute for Marine Biosciences
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiologyTropical marine climateDinoflagellateBenthic zoneShellfishTropicsEcologyParalytic shellfish poisoningSaxitoxinMarine toxinFisheryCiguateraShellfish poisoningMarine ecosystemIntertidal zoneEcosystemAquatic animalToxinFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tropics possess some of the world's richest marine environments, most notably coral reefs. Concealed within these ecosystems are a group of potent neurotoxins called the paralytic shellfish toxins (PSTs), the most famous of which is saxitoxin. Thirty years ago, PSTs were recognized as a major danger to seafood consumers in the tropics. The tropical dinoflagellate Pyrodinium bahamense biosynthesizes PSTs and its contamination of seafood has caused more illnesses and deaths than any other PST-producing microalga. Apart from this and other dinoflagellates, PSTs have been confirmed in tropical benthic algae, molluscs, echinoderms, crustacea, and other arthropods. Some of these organisms are unique in that, to date, they have only been found to be toxic in tropical oceans. For example, species of grazing and predatory gastropods, crabs, and more recently cephalopods have been discovered to contain PSTs in a number of intertidal tropical locations. These animals are thought to accumulate the toxins from benthic sources rather than toxic dinoflagellates as happens with filter-feeding bivalve molluscs such as clams and oysters. Here we evaluate the current understanding of PST transmission through tropical food webs. Finally, we consider the prevalence of PST intoxications in tropical regions and their social and economic costs.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations67
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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